摘要：针对低碳背景下的班轮航线配船与航速优化问题,以周利润最大化为目标,构建了无碳减排政策、碳限额、碳税、碳交易及碳补偿政策下的航线配船与航速优化非线性规划模型,并设计遗传算法求解。通过算例验证和敏感性分析研究各碳减排政策对班轮公司航线配船与航速优化方案、利润及碳排放量的影响,并探讨各减排政策的作用。研究结果表明各碳减排政策均使利润、碳排放量及平均航速下降,也均可通过设置合理的参数和策略以取得更明显的减排效果。对比发现碳交易政策的减排效果较好,更有利于航运业可持续发展。

摘要：离心泵中存在各种间隙,其间隙流动极其复杂,易出现泄漏流、间隙涡等复杂湍流,影响离心泵的水力性能及运行稳定性。该文结合数值模拟与试验方法,采用SST k–ω湍流模型,研究半高导叶端面间隙对离心泵水力性能及内部流场的影响规律,重点探讨半高导叶端面间隙对离心泵水力性能的影响机理。结果表明,适当的半高导叶端面间隙能有效改善离心泵水力性能,拓宽其高效区,导叶叶高为1.0时,最高效率点流量37.5 m3/h处,而导叶叶高为0~0.8时,其最高效率点流量42.5 m3/h处;导叶端面间隙为0.4~0.6导叶叶高时,离心泵的效率与扬程最优,且最大效率为57.5%;在0.6倍设计工况、0.8倍设计工况和1.0倍设计工况时,带半高导叶端面间隙的离心泵中叶轮做功和导叶内总压损失均高于普通导叶式离心泵,在0.6倍设计工况,导叶叶高为1.0时叶轮做功比导叶叶高为0~0.8时叶轮做功低将近7 m水头,且在0.6倍设计工况和0.8倍设计工况下,导叶叶高为0时导叶内总压损失平均值比导叶叶高为1.0时分别高6.66 m、4.62 m水头;在1.2倍设计工况和1.4倍设计工况时,其叶轮做功和导叶内总压损失均低于普通导叶式离心泵;在各流量工况下,带导叶端面间隙的离心泵中蜗壳内总压损失均小于普通导叶式离心泵;随着流量增加,带半高导叶端面间隙的离心泵中叶轮-导叶动静干涉作用在逐渐减弱,叶轮-蜗壳动静干涉作用逐渐凸显。研究结果为离心泵导叶优化设计提供参考。

摘要：基于功能基元和序构范式将功能基元序构成特定取向组织,可以最大限度的利用层状结构材料的力学性能各向异性.然而,其各向异性变形行为的微观起源尚不清楚.本文以全片层的γ-TiAl/α_(2)-Ti_(3)Al双相单晶为模型,通过沿特征取向的原位透射电镜拉伸试验和多尺度结构表征,揭示了界面功能基元主导的塑性各向异性及相应的变形机制.相比于片层内部本征的位错行为,跨γ/α2界面取向序构主导的滑移系连续性和界面强度在塑性各向异性中起决定性作用.因此,当平行或垂直于片层方向拉伸时,层状材料发生穿片层的应力传递或界面分层,进而导致强度和延展性的各向异性.这些机理对理解层状结构材料的塑性各向异性具有普遍意义,有利于高性能合金的结构设计.

摘要：研究层次分析法在智能电网运行状态指标体系设计中的应用方法,首先确定电网运行状态指标体系的构建原则,利用层次分析法建立指标体系分层、分级的量化评估模型,其次通过判断矩阵检验指标体系的合理性,计算出各指标权重值,最终获得电网运行状态关键指标体系。从安全、优质、经济和环保4个维度设计并实现了覆盖电网发电、输电、配电及用电各个环节的电网运行状态指标体系,并在深圳电力系统运行驾驶舱的建设过程中得到了应用与验证,推进了电网运行评价指标由繁到简,由定性到定性与定量相结合的转变。

摘要：针对森林消防车发动机电控系统故障诊断问题,本文设计了基于数据融合的森林消防车电控发动机故障诊断方法。该方法诊断模型由基于反向传播神经网络(Back Propagation,简称为BP)的数据融合方法、基于概率神经网络(Probabilistic Neural Network,简称为PNN)的分类方法和基于DS(Dempster/Shafer,简称为DS)证据理论的决策融合方法组成。首先,根据原始数据样本训练BP神经网络以达到原始数据融合的目的,而后分别对经过数据融合的原始数据和未经数据融合的原始数据进行基于KL(Karhunen Loéve)变换的特征提取。然后,使用特征提取后的数据训练概率神经网络,并使用训练好的网络验证测试样本。最后,采用DS证据理论对初步诊断结论进行决策级融合。研究结果表明,基于数据融合和概率神经网络的方法可有效地提高森林消防车电控系统的故障诊断精度。